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龙图腾网获悉南京纳通鉴定评估有限公司申请的专利一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119087962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411165465.2，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法是由孙建宝;戴鹏;何仕良;鲁鸯;徐玲玉设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法，涉及，包括部署车载传感器网络，收集多个异构数据，对所述异构数据进行处理；基于处理后的异构数据，构建故障检测模型，针对所述故障检测模型的结果进行故障判断；构建车辆知识图谱，针对所述故障检测模型的结果生成维护评估方案。本发明通过部署先进的车载传感器网络和建立全面的历史维修数据库，实现了多源异构数据的全面采集，为后续分析提供了丰富而可靠的数据基础。其次，采用边缘计算技术和多层次自适应融合策略，结合改进的Dempster‑Shafer证据理论和卡尔曼滤波器，实现了异构数据的高效实时处理和融合，显著提高了数据处理的准确性和实时性。

本发明授权一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的车辆故障诊断和维护评估方法，其特征在于：包括： 部署车载传感器网络，收集多个异构数据，对所述异构数据进行处理； 在车载边缘计算平台基于处理后的异构数据，构建故障检测模型，针对所述故障检测模型的结果进行故障判断； 构建车辆知识图谱，针对所述故障检测模型的结果生成维护评估方案； 对所述异构数据根据证据理论框架和滤波器进行多源异构数据处理； 所述证据理论框架如下式所示： ； 其中，和分别是第一个和第二个数据源在时间t的权重，m1和m2分别是两个独立证据源对假设的信任度函数，A为可能的假设集合，B和C是基本概率分配中的子集，表示对命题的不同假设； 所述滤波器对快速变化的传感器数据进行融合，如下： ； 其中，为时刻k对系统状态的预测值，时刻k-1对系统状态的估计值，为动态权重，为时刻k-1对系统状态的估计值，为误差协方差矩阵，为时刻k−1对状态估计误差的协方差矩阵估计值，为卡尔曼增益，为时刻k的观测值，时刻k的预测值在测量空间中的映射，A、B、H、Q、R、I分别为状态转移矩阵、控制输入矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵以及单位矩阵，为卡尔曼滤波器改进后的状态更新结果，为更新后的误差协方差矩阵；对所述异构数据进行处理还包括，根据历史数据和当前环境条件，根据动态调整权重公式计算每个数据源的初步权重，并对每个数据源单独应用滤波器，得到初步的状态预测和更新结果，根据滤波器初步结果，对每个数据源的权重进行调整，得到动态权重，使用动态权重进行证据组合，使用改进的证据组合结果对数据源进行进一步优化状态转移矩阵、控制输入矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵，结合多次优化后的数据源状态和权重，得到最终的融合结果； 所述故障检测模型为双流神经网络架构；第一流神经网络处理时空相关的传感器数据，第二流神经网络处理序列性强的数据；所述第一流神经网络和第二流神经网络的输出通过注意力机制动态融合。

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